HC357 - horticultura

HORTICULTURA EXTENSIVA REFERENCIAS • Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration: guide-lines for computing crop water requirements. In: Irrigation and Drainage Paper No. 56. FAO, Italy. • Bleiholder, H., Weber, E., Lancashire, P.D., Feller, C., Buhr, L., Hess, M., Wicke, H., Hack, H., Meier, U., Klose, R., van den Boom, T., Stauss, R., 2001. In: Meier, U. (Ed.), Growth Stages of Mono- and Dicotyledonous Plants BBCH Monogra- ph., 2nd edition. Federal Biological Research Centre for Agriculture and Forestry, Braunschweig, Germany. • Correia F N, Iwra M and Técnico I S. 2009. Water resources in the Mediterranean region. Int. Water Resour. Assoc. 24,22–30. • Dominguez, A., Tarjuelo, J.M., Breidy, J., and Karam F. 2011. Deficit irrigation under water stress and salinity condi- tions: The MOPECO-SALT Model. Agricultural Water Management, 98, 1451-1461. • Domínguez A., De Juan J., Tarjuelo J.M., el al. 2012. Determination of optimal regulated déficit irrigation strategies for maize in a semi-arid environment. Agricultural Water Management 110, 67 – 77. • Dominguez, A., Martinez-Navarro, A., Lopez-Mata, E., Tarjuelo, J. M., Martinez-Romero, A. 2017. Real farm manage- ment depending on the available volume of irrigation water (part I): Financial analysis. Agricultural Water Mana- gement 192, 71-84. • Fernández J.E.; Alcón. F.; Díaz-Espejo A.; Hernández Santana V.; Cuevas M.V. (2020). Water use indicators and economic analysis for on-farm irrigation decision: A case of study of a super high density olive tree orchard. Agri- cultural Water Management 237, 106074. • Hoekstra, A.Y. (2017). Water footprint assessment: evolvement of a new research field. • Water Resour. Manage. 31, 3061–3081. • Papadakis, J. 1966. Climates of the World and their Agricultural Potentialities. Hemisferio Sur. Buenos Aires, Ar- gentina. • Pereira L.S., Paredes P, Jovanovic N. 2020. Soil water balance models for determining crop water and irrigation requirements and irrigation scheduling focusing on the FAO56 method and the dual Kc approach. Agricultural Water Management 241 (4): 106357 • Sevacherian, V., Stern, V.M., Mueller, A.J., 1977. Heat accumulation for timing Lygus control pressures in a safflower- cotton complex. Joumal of Economic Entomology 70, 399-402. • Tarjuelo J.M., Rodríguez-Diaz J.A, Abadía R., Camacho E., Rocamira C., Moreno M.A. 2015. Efficient water and energy use in irrigation modernization: Lessons from Spanish case studies. Agricultural Water Management 162, 67-77. 44 esas condiciones, el REP 1 aplicó un 3% más agua de riego (355 mm) que en 2020 mientras que SUP/LID, ahora con el modelo MOPECO, aplicó un volumen un 17% menor que LID en 2020. Esto demuestra que el uso de la plataforma SUPROMED puede generar importantes ahorros de agua, en este caso reduciendo un 45% las pérdidas por percolación debidas a la mejor gestión del riego. El manejo de riego con MOPECO permitió a SUP/ LID aumentar el margen bruto un 23% respecto al obtenido en 2020 y un 35% respecto al REP 1 en 2021, así como la productividad agronómica del agua de riego (un 27% respecto a 2020 y un 11% respecto a REP.1), redu- ciendo también la huella hídrica un 8% respecto al valor de 2020 y un 12% respecto a REP1 en 2021. Los resultados se han presentado en reuniones con agricultores y técnicos para promover el uso de la plataforma SUPROMED. CONCLUSIONES La comparación de resultados de un mismo agricultor, con el mismo cultivo en la rotación típica que sigue en su explotación, antes y después de utilizar la plataforma SUPROMED ha podido demostrar y cuantificar la posible mejora agronómica y econó- mica asociada a una mejor gestión del riego, así como la facilidad de uso de las herramientas y modelos incluidos en la plataforma. AGRADECIMIENTOS Este trabajo se ha desarrollado en el marco del proyecto (SUPROMED) PRIMA- EU GA-1813 financiado por la Fundación PRIMA de la Unión Europea, y el proyecto regional (PRODAGUA) SBPLY/19/180501/000144 (JCCM), con fondos FEDER. n